今天小編分享的科技經驗：馬斯克再怼激光雷達，極越小鵬樂道接棒純視覺，歡迎閲讀。
特小極樂，高階智駕純視覺四大玩家。
馬斯克和激光雷達又杠上了。
12 月 2 日，面對網友質疑馬斯克對激光雷達的錯誤認知，馬斯克又重申了自己的觀點：「在復雜的道路駕駛環境中，模拟生物神經網絡和眼睛的視覺系統，才是最為有效的方式。」
對于激光雷達的偏見，馬斯克從沒有動搖過，特斯拉也被視為堅定不移的純視覺派，探索出了一條不依賴激光雷達的智能駕駛路線。
但馬斯克或許不知道的是，特斯拉堅定的純視覺方案，國内已經有玩家做到了傲視群雄。
01 特小極樂，誰走在最前面？
特斯拉一直都是純視覺路線的擁趸，認為自動駕駛唯一通用的解決方案，是 AI 神經網絡和攝像頭。
正因如此，每當純視覺陣營多一員大将，就有人不由驚呼——馬斯克又對了。
在國内新勢力陣營中，極越是首個基于「純視覺 + 端到端」解決方案實現高階智駕的汽車品牌。
一個細節是，大多消費者不再認為堆砌硬體就能保證最終體驗，而是誰能提供兼顧通行效率、安全和拟人化的智駕體驗，就認可誰的技術路線。
某種意義上，這代表着純視覺路線已經在嘗試抬高上限，與激光雷達融合感知派站在同一水平線上。
在國内汽車品牌中，以極越、小鵬和樂道為代表，先後推出了基于純視覺的高階智駕方案。
高階智駕是一個确定性的答案，但如何在有限成本下實現更好功能體驗，玩家們有不同的落地姿态。
2023 年，極越首款車上市，彼時市面上的高階智駕無一例外都搭載了激光雷達，而極越仍頂着質疑、用户教育的壓力，通過產品力逐漸演變成為一條主流的路線，小鵬、樂道等陸續加入。
在極越 CEO 夏一平看來，極越 ASD 堅持不分 Pro、Max，不僅是面向激烈行業競争的主動進擊，更是為了智駕平權。
在國内競争激烈的當下，車企和消費者都會有很強烈的「人無我有」差異化需求，冰箱、沙發和大彩色電視機是最基礎的加法，關鍵的是如何最大化的實現科技平權。
這正是極越選擇純視覺方案的底層邏輯——通過用户規模擴大到數據積累，再到技術的進化，最終提升用户體驗的正循環。
説白了，極越想做高階智駕的「價格殺手」，将高階智駕下探到 20 萬級。
高階智駕平權之戰，極越不是「孤勇者」。
小鵬自動駕駛負責人李力耘表示，在 L4 級自動駕駛的車型上，是需要一個激光雷達，但「它并不是一個城市領航的必須的東西」，去掉激光雷達可以進入到更低價格區間，獲得更多用户。
樂道 L60 也不例外。蔚來智能駕駛副總裁任少卿曾表示，用不用激光雷達是成本問題，樂道選擇純視覺，并非技術原因，就是需要降本。
至少在這一點上，已經有不少玩家證明，純視覺并非是一條「非主流」路線。
量產節奏方面，極越 ASD 全國都能開的無圖智駕已經發起了千人智駕評測，計劃在年底面向全國用户推送，這也意味着極越純視覺先一步來到全民大考時刻。
實際表現上，夏一平曾連續直播 12 個小時，2000km 的路程從成都到廈門，途徑「九曲回腸」山路和施工路段，以及大雨、濃霧等極端情況，實測智駕使用率 99.5%。
值得一提的是，在今年的第二屆中國智駕大賽中，極越 ASD 在不同城市連奪四冠，即便是在中山站落後小鵬、理想，但三者最大分差只有 0.7，并且極越還是唯一挑戰項目最多的純視覺玩家。
02 純視覺高階智駕，難而正确
純視覺路線的原理很純粹，主要依靠攝像頭來承擔感知任務，但簡單也意味着任務更艱巨，缺少激光雷達當輔助後，難點也暴露出來：
一是精準捕捉異形障礙物，理解復雜場景，并把二維影像轉化為三維信息；
二是快速處理與分析海量影像數據，從中提取高質量信息，保證規劃、決策的實時性；
三是打破光線、天氣、距離精度的影響桎梏，保證硬體可靠性與穩定性。
而要克服這些難點，強化感知能力，要麼從傳感器着手，要麼從感知算法幹預。
有玩家選擇兼顧兩者能力，雙管齊下，有玩家直接選擇押注後者。
特小極樂正在上演自己的冰與火之歌。
極越、小鵬、樂道向左走，從權衡利弊的安全冗餘方案出發，走攝像頭 + 毫米波雷達 + 超聲波雷達的多傳感器融合路線；
特斯拉向右走，從激進的技術變革視角考量，僅靠攝像頭擔任傳感器完成所有感知任務。
極越曾把自己這套路徑定義為「全視覺」方案。
作為這條道路上的首位玩家，極越在冷啓動時，做好了周密謀劃。
在傳感器數量上，極越業内領先。
傳感器類型包括 11 顆攝像頭、12 顆超聲波雷達、9 顆毫米波雷達 （包含 4 個車側毫米波雷達） 、2 個高精度定位單元，加起來一共是 34 個傳感器硬體。其中，11 個攝像頭裏，有 7 個攝像頭 （前、側、後向） 像素高達 800 萬。
把像素、數量壘高，意味着傳感器擁有更出色的視覺感知能力，在障礙物識别、精準距離測量等方面保證影像信息高質量傳輸。
極越還為智駕產品修築了第二層壁壘——BEV+OCC+Transformer，這三者默契配合，編織了一張感知大網。
其中，BEV 充當「上帝之眼」，将 2D 信息轉化為鳥瞰圖視角下的 3D 環境，而一些難以識别的障礙物交給 OCC 兜底。
實際應用時，OCC 技術可以清晰識别臨時障礙物、施工區網域、路邊伸出的樹枝、前方貨車上掉落的貨物等特殊障礙物，并且，對于運動障礙物的速度識别精度能達到 0.1 米 / 秒誤差範圍。
信息感知完畢後，就是如何處理、分析的問題。
這時，Transformer 相當于一個強大的「信息理解機器」，能将傳感器收集到的影像數據進行高效處理與分析，挖掘其中關鍵信息，從而幫助系統做出正确、合理的駕駛決策。
基于高密度傳感器與BEV+OCC+Transformer方案組合，極越率先推出并落地了「端到端 + 純視覺」的高階智駕方案 ASD，并在技術基礎側也做了扎實建設。
端到端時代，車企競争的戰場從車端擴展到雲端。
背靠百度 Apollo這棵大樹 （百度承諾支持算力上不封頂） ， （今年 8 月） 極越 （就） 擁有超5.5EFLOPS的高算力訓練集群，是這一龐大算力資源的優享者。
從傳感器硬體、算法架構再到數據基建，極越的高階智駕方案 ASD 充當了一個強勁動力引擎，助力極越成為國内首個翻越純視覺高階智駕高山的車企。
當然，後續加入純視覺陣營的小鵬、樂道，也和極越一樣，遵循了強化傳感器配置 + 算法架構的路徑。
小鵬推出全新一代 AI 鷹眼視覺方案，傳感器由 11 個攝像頭、12 個超聲波雷達、3 個毫米波雷達組成，其中毫米波雷達數量相比極越更少。
這當中的核心在于，小鵬首創的單像素 LOFIC 架構，這種利用視差計算障礙物距離的方式，不受光線、環境、天氣影響。
樂道選擇在 11 個攝像頭、12 個超聲波雷達之外，增加了一顆來自賽恩領動的4D 毫米波雷達。
這一傳感器優勢為：可以輸出包含速度、方位角、俯仰角、距離 4 個維度的點雲信息，可以全天候在線。
另外，小鵬依靠自研建設，樂道背靠蔚來，兩者都基于充沛的算力底座，讓算法大模型完成一次次迭代進階。
由此，對三位玩家的解題思路，我們發現：純視覺路線對于水面之下的數據處理、算法迭代能力要求更高，大算力構成了一個充分條件。
這也是特斯拉敢于只用 8 個攝像頭，抛去雷達的首要原因。
目前，「算力狂魔」特斯拉的超算中心算力達到了100EFLOPS，約等于 30 萬張 A100 的水平。
龐大的算力讓特斯拉 AI 系統的數據處理、分析足夠靈敏、智能。
攝像頭采集完信息後，經過特斯拉的深度學習算法和神經網絡的處理，就能準确識别出各種交通場景、物體和路況信息。
但特斯拉 FSD 尚未入華，國内落地水準有待商榷。
而極越，用純視覺方案率先交出了一份優秀的智駕答卷。
03 端到端 + 純視覺，刷新高階智駕的上限
端到端智駕的目标是類人駕駛，它需要讓 AI 像人類司機一樣觀察、思考、決策。
而攝像頭作為車輛的「眼睛」，正是通過視覺捕捉豐富的特征信息，進而傳輸給「大腦」決策與分析。
這種更符合人類駕駛習慣及認知模型的技術路徑，與端到端不謀而合。
兩者共振下，純視覺方案的優勢也浮出水面。
一是信息量大，準确識别障礙物。
極越、小鵬、樂道在攝像頭配置數量上都為 11 個，這似乎成為了純視覺路線傳感器方案的固定配置。
通過這 11 個攝像頭，系統可以采集各方位信息，組成的信息密度覆蓋了障礙物的邊界信息、紋理、顏色。
極越整車產品負責人賈秀江表示，一個 800 萬高清攝像頭相比常規的 128 線激光雷達，信息量相差 160 倍。
這種信息密度投射到現實應用中表現為，極越的智駕系統可以清晰分别障礙物樣貌并做出正确決策，比如行車時碰到樹葉，系統并不會誤判為障礙物讓車輛立刻停下或者避讓。
二是信息源簡單，模型迭代快。
純視覺感知側的信息源僅有影像、視頻，這便于感知算法理解與處理。在算力應用上，也可以集中力量辦大事，進而從感知輸入端到規劃、決策端輸出的閉環迭代速度加快。
據統計，從 2023 年 11 月 -2024 年 11 月，極越 01 的 OTA 更新次數在國内新勢力中排名第一，共更新 12 次，做到了「月月有更新」，高頻率背後反映的是其數據飛輪的高速運轉。
三是從產品側考量，智駕可以做到「全系标配」。
過去，Max 版和 Pro 版被視為是否搭載激光雷達的界限，而高階智駕 + 激光雷達幾乎是智能汽車 Max 版的主流搭配。
如今，無論是極越 01、07，還是樂道 L60、小鵬 P7+ 全系智駕硬體标配，用户不需要糾結是否加錢上 Max 版，還是在高速 NOA 和城市 NOA 之間做選擇。
實際上，特小極樂都在以一種長期主義視角投資純視覺路線，即把資源集中在一個未來确定性增長的技術上。
夏一平曾一語道破智駕長跑的本質，「與其在意這個方案的演進速度，不如關注它的算法上限是不是更高。」
目前看來，極越已經做到跻身智駕第一梯隊的水平，而這個能力還在持續進化。
特斯拉已經将純視覺押注為通往自動駕駛的最終解。
夏一平同樣表示，純視覺是最接近 L4 的智駕方案，并且，由于純視覺方案下軟體的迭代不再受限于硬體，極越車輛能夠做到「五年不過時」。
而新加入的小鵬，也投了贊成票，把 AI 鷹眼視覺方案擺在 L3 的台面上。
可以确定，在特小極樂四位玩家的強力加持下，純視覺路線将成為攪動高階智駕風雲的又一核心招式。
本文來自微信公眾号 " 汽車之心 "（ID：Auto-Bit），作者：鄭森鴻 劉佳藝，編輯：白雪，36 氪經授權發布。
